LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL AYUDA A BUSCAR VIDA EN EL COSMOS - FERIA DE LA CIENCIA Y TECNOLOGIA

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EL DESCUBRIMIENTO DE LA ESTRUCTURA DEL RIÑÓN DESAFÍA LA COMPRENSIÓN ACTUAL DE LA FISIOLOGÍA RENAL
 
La  inteligencia artificial está invadiendo muchos campos, más  recientemente la astronomía y la búsqueda de vida inteligente en el  universo, o SETI.

Los investigadores de Breakthrough Listen, un proyecto SETI liderado por la Universidad de California, Berkeley, ahora han utilizado el aprendizaje automático para descubrir 72 nuevas ráfagas de radio rápidas de una misteriosa fuente a unos 3 mil millones de años luz de la Tierra.
Las ráfagas de radio rápidas son impulsos brillantes de emisión de radio de apenas milisegundos de duración, que se cree que se originan en galaxias distantes. La fuente de estas emisiones aún no está clara, sin embargo. Las teorías varían desde estrellas de neutrones altamente magnetizadas emitidas por corrientes de gas de un agujero negro supermasivo cercano, hasta sugerencias de que las propiedades de estallido son consistentes con las firmas de tecnología desarrollada por una civilización avanzada.

"Este trabajo es emocionante no solo porque nos ayuda a comprender el comportamiento dinámico de ráfagas de radio rápidas con más detalle, sino también por la promesa que muestra el uso del aprendizaje automático para detectar señales omitidas por algoritmos clásicos", dijo Andrew Siemion, director de el Centro de Investigación SETI de Berkeley e investigador principal de Breakthrough Listen, la iniciativa para encontrar signos de vida inteligente en el universo.

Breakthrough  Listen también está aplicando el exitoso algoritmo de aprendizaje  automático para encontrar nuevos tipos de señales que podrían provenir  de civilizaciones extraterrestres.
Algo está emitiendo ráfagas de energía repetidas y poderosas
Si  bien la mayoría de las ráfagas de radio rápidas son únicas, la fuente  aquí, FRB 121102, es única al emitir ráfagas repetidas. Este  comportamiento ha llamado la atención de muchos astrónomos con la  esperanza de precisar la causa y la física extrema involucrada en  ráfagas de radio rápidas.
Los  algoritmos de Inteligencia Artificial dragado de las señales de radio  de los datos fueron registrados durante un período de cinco horas el 26  de agosto de 2017, por el Telescopio Green Bank en Virginia Occidental. Un  análisis anterior de los 400 terabytes de datos empleó algoritmos  informáticos estándar para identificar 21 ráfagas durante ese período. Todos  fueron vistos en una hora, lo que sugiere que la fuente alterna entre  períodos de inactividad y actividad frenética, dijo el investigador  postdoctoral de Berkeley SETI, Vishal Gajjar.
El estudiante Gerry Zhang Ph.D UC Berkeley y sus colaboradores posteriormente desarrollaron  un nuevo y poderoso algoritmo de aprendizaje automático y volvieron a  analizar los datos de 2017, encontrando 72 ráfagas adicionales no  detectadas originalmente. Esto aumenta el número total de ráfagas detectadas de FRB 121102 a alrededor de 300 desde que se descubrió en 2012.
"Este trabajo es solo el comienzo del uso de estos poderosos métodos para encontrar transitorios de radio", dijo Zhang. "Esperamos que nuestro éxito inspire otros esfuerzos serios para aplicar el aprendizaje automático a la radioastronomía".
El  equipo de Zhang utilizó algunas de las mismas técnicas que utilizan las  empresas de tecnología de Internet para optimizar los resultados de  búsqueda y clasificar las imágenes. Entrenaron  un algoritmo conocido como red neuronal convolucional para reconocer  las ráfagas encontradas por el método de búsqueda clásico utilizado por  Gajjar y sus colaboradores, y luego lo soltaron en el conjunto de datos  para encontrar ráfagas que el enfoque clásico omitió.
Los  resultados han ayudado a establecer nuevas restricciones en la  periodicidad de los pulsos de FRB 121102, lo que sugiere que los pulsos  no se reciben con un patrón regular, al menos si el período de ese  patrón es más largo de aproximadamente 10 milisegundos. Así  como los patrones de pulsos de los púlsares han ayudado a los  astrónomos a restringir los modelos informáticos de las condiciones  físicas extremas en tales objetos, las nuevas mediciones de los FRB  ayudarán a determinar qué poderes tienen estas enigmáticas fuentes, dijo  Siemion.
"Ya  sea que los mismos FRB eventualmente sean firmas de tecnología  extraterrestre, Breakthrough Listen está ayudando a empujar las  fronteras de un área nueva y de rápido crecimiento de nuestra  comprensión del universo que nos rodea", agregó.
Robert Sanders
Media relations
Universidad de Berkeley
rlsanders@berkeley.edu
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